Exploring Factors Influencing Immigrant Retention in Canada: Recommendations for the Provincial Nominee Program
Notice bibliographique
Résumé
Immigrant retention—the share of immigrants who remain in their province of landing after a few years—is a crucial policy challenge for Canada, as it ensures long-term settlement supports, economic growth, and demographic sustainability. While immigration is central to regional development strategies, limited research has examined the long-term impact of the Provincial Nominee Program (PNP) on immigrant retention. This study examines the effects of provincial contextual factors and PNP selection criteria on retention outcomes across Canadian provinces, providing evidence-based recommendations to enhance the design and implementation of PNPs. PNP aims to attract immigrants to specific provinces through regionally tailored selection streams. However, retention rates vary significantly across provinces, indicating that selection criteria alone may not be sufficient to secure long-term settlement. Identifying the factors that drive these interprovincial differences is critical for strengthening the program’s effectiveness and maximizing the benefits of immigration. The research question is: What are the domestic and selection-related factors that shape immigrant retention outcomes across Canadian provinces? This study adopts a mixed-methods approach that integrates policy-level and demographic analysis. Drawing on data from the Longitudinal Immigration Database (IMDB), the research applies both Qualitative Comparative Analysis (QCA) and Multilevel Modelling (MLM). QCA identifies factor configurations associated with high retention; MLM estimates the effects of individual cohort characteristics and provincial structural conditions. The results show that strong social integration infrastructures, even with moderate public spending, are consistently linked to high retention rates. Additionally, PNP streams that include language proficiency and work experience requirements perform better than those that emphasize employer-specific job offers or current employment status. However, data limitations remain in the IMDB, including the absence of standardized language benchmarks (such as the Canadian Language Benchmark), overly broad age groupings, and a lack of education-level data, which reduces the precision of cohort-level analysis. These findings suggest that program-specific factors do not fully explain retention outcomes. More inclusive institutional and social environments, including access to integration services and a sense of community, play a critical role in shaping immigrant settlement. Building on this insight, this study recommends refining PNP selection criteria, strengthening localized integration supports, and embedding retention as a strategic objective in provincial immigration policies. Future research should focus on improving the measurement of integration and monitoring migration patterns to support more responsive and inclusive immigration strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».